1--数据载入
|----流程： DataSet->DataLoader->调用DataLoader
|----DataLoader迭代器读不到数据，无报错，一直卡住的显现：
DataLoader的num_worker设置为0 解决，这个多线程读取数据不知道为什么会出现这个bug？
2--定义网络
|----与之前的一致
3--损失函数和优化器
|----损失函数： 交叉熵
|----优化器：SGD (?)
4--网络训练
|----读入数据
|----输入网络
|----获得结果，计算loss
|----清空梯度
|----反向传播
|--训练结束
5--使用cuda加速
|----先将网络载入显卡 net.cuda()，再将运算的数据也载如cuda， x.cuda()
|----注意处：但是网络传播时输入的还应该是 Variable对象，只是底层利用了cuda对象实现
|----问题：？虽然占用了部分GPU但是没感觉有啥速度上的变化？ batch增大后会卡死（batch==64时巨卡）？
|---原因分析： 也许是因为每个batch单独载入GPU的问题？ 如何在开始时一次性载入 ？ 如何不重复载入？
6--第二章总结
|----pytorch 三元素 Tensor,Variable,NN